[发明专利]基于奇异值分解的多用户MIMO系统上行链路传输方法有效

专利信息
申请号: 201210099522.2 申请日: 2012-04-07
公开(公告)号: CN102647259A 公开(公告)日: 2012-08-22
发明(设计)人: 刘伟;李建东;李红艳;李承彪;盛敏;黄鹏宇;刘勤;张文柱 申请(专利权)人: 西安电子科技大学
主分类号: H04L1/06 分类号: H04L1/06;H04B7/06;H04B7/08
代理公司: 陕西电子工业专利中心 61205 代理人: 王品华;朱红星
地址: 710071*** 国省代码: 陕西;61
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摘要: 发明公开了一种基于奇异值分解的多用户MIMO系统上行链路传输方法。主要解决现有技术因迫零后处理矩阵引起的噪声功率增强问题,实现过程为:将用户发送的信息符号表示为一个列向量,构建功率调整矩阵;对信道矩阵进行奇异值分解构建预处理矩阵;对信息符号向量进行功率归一化和预处理;用户将信号发给基站,基站对接收信号的传输矩阵进行格归约变换,得到近似正交的矩阵;利用近似正交的矩阵根据迫零检测方法构建后处理矩阵,以对接收信号进行后处理;将后处理后的信号的信息符号的实部和虚部转化成连续的整数后,对信号进行量化取整操作得到信息符号的判决向量,经判决后将得到的估计值输出。本发明具有能有效消除噪声功率增强效果的优点。
搜索关键词: 基于 奇异 分解 多用户 mimo 系统 上行 传输 方法
【主权项】:
1.一种基于奇异值分解的多用户MIMO系统上行链路传输方法,包括如下步骤:(1)将第j个用户发送给基站的信息符号表示为一个列向量:式中,xji为第j个用户发送给基站的第i个数据流,1≤i≤nj,nj为用户发送的数据流个数,nj≤Nj,Nj为第j个用户配置的天线数,1≤j≤K,K为系统的用户数,[·]T表示矩阵转置;(2)构建第j个用户发送给基站的信息符号列向量xj的数据流发射功率归一化的功率调整矩阵βj式中,βji是使得第j个用户发送给基站的第i个数据流xji的发射功率归一化的功率调整系数,1≤j≤K,1≤i≤nj,diag[…]表示对角矩阵;(3)对第j个用户与基站之间的信道矩阵Hj进行奇异值分解:式中,Uj为包含信道矩阵Hj个左奇异值向量的维半酉矩阵,Nj为第j个用户天线的个数,为信道矩阵Hj的秩,且维对角矩阵,且对角元素按非递增顺序排列,λji为信道矩阵Hj与其共轭转置矩阵的乘积的非零特征值,[·]H表示矩阵共轭转置,Vj为包含信道矩阵Hj个右奇异值向量的维半酉矩阵,M为基站接收天线的个数,为半酉矩阵Vj的共轭转置矩阵,1≤j≤K;(4)根据右奇异值向量构建第j个用户发送的信息符号列向量xj的预处理矩阵Qj,消除用户发射机的nj根天线所发送数据流之间的干扰:式中,表示半酉矩阵Vj的前nj个列向量,它包含信道矩阵Hj的前nj个最大奇异值的右奇异值向量,1≤j≤K;(5)用上述的功率功率调整矩阵βj和预处理矩阵Qj,对信息符号列向量xj进行功率归一化和预处理,得到第j个用户发送给基站的信号dj,通过用户端的nj根天线将信号dj发射出去,1≤j≤K;(6)基站接收端通过天线接收到K个用户发送的信号为:式中,为半酉矩阵Uj的前nj列,它包含了信道矩阵Hj的前nj个最大奇异值的左奇异值向量,为对角矩阵Λj的前nj列,其包含了的前nj个最大的非零特征值,β=diag[β1,β2,…,βK],为所有用户数据流的功率归一化系数构成的对角距阵,x为K个用户发送的信息符号向量构成的维列向量为第j个用户发送给基站的信息符号列向量,n是均值为0、协方差矩阵是σ2IM的M维高斯白噪声向量,σ2为高斯白噪声的协方差,IM为M×M维的单位矩阵;(7)对基站接收到的信号y中的传输矩阵UsΛ1/2β进行格归约变换,即:式中,矩阵它是近似正交的,F-1为矩阵F的逆,矩阵F为单模矩阵,它的全部元素都为整数,行列式的值det(F)=±1或±j,j为虚数单位;(8)将上述近似正交的矩阵代入<6>式中,得到基站接收的信号y为:(9)基于<8>式中的向量根据迫零检测方法构建后处理矩阵T:式中,为矩阵的伪逆矩阵,的逆矩阵,为矩阵的共轭转置矩阵;(10)利用后处理矩阵T对基站接收的信号y进行后处理,以消除多用户干扰,即用后处理矩阵T左乘以基站接收的信号y,得到后处理后的接收信号为:(11)将上述接收信号中的信息符号列向量x的每个元素的实部和虚部转化成连续的整数,得到转化后的接收信号为:式中,向量s=[s1,s2,…,sK]T称为转化向量,它由K个用户的转化向量构成,为第j个用户的转化向量,sji是使得第j个用户第i个数据流的实部和虚部转化成连续整数的数值,对于M-QAM调制sji=(1+j),对于BPSK调制,sji=1,1≤j≤K,1≤i≤nj;(12)对上述转化后的接收信号中的每个元素的实部和虚部进行量化取整操作,得到信息符号列向量x的判决向量为:式中,θ(·)表示量化取整操作,即将中的每个元素的实部和虚部量化为与其最接近的整数;(13)根据用户发送的数据流的调制方式,对判决向量进行判决,将判决得到的信息符号的估计值输出,该输出即为所有用户发射信号x的估计。
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